商业分析正在改变以满足新需求的3种方式

无限数据|由詹姆斯KULICH| 5分钟读取

一个精心设计的仪表板定义了商业智能的实践，这似乎就在昨天。他们的目标是将有用的信息以管理人员可以使用的格式组合起来，以支持有效的决策。好消息是，商业分析的目标没有改变，但标杆发生了变化。

正如麦肯锡在2025年数据驱动型企业，“快速加速的技术进步，公认的数据价值，以及不断增加的数据素养正在改变数据驱动的含义。”麦肯锡的文章接着说，到2025年，“智能工作流程和人与机器之间的无缝交互可能会像企业资产负债表一样成为标准，大多数员工将使用数据来优化他们工作的几乎每个方面。”

Jobi亚伯拉罕他是埃尔姆赫斯特大学数据科学与分析项目的最新教员，在医疗保健分beplay体育飞翔下载析领域有着丰富的经验。他最近教授了一门有趣的课程，探索实现这一未来可能的一些方式。

与数据科学中的大多数事情一样，进步既包括技术进步，也包括组织适应。让我们探讨一些细节。

业务分析必须满足更高的期望

无论您是寻求购买正确产品的消费者、希望预测客户偏好的供应商，还是寻求优化患者护理质量的方法的医疗保健提供者，您都希望并需要相关的、新鲜的、可访问的实时数据和您可以使用的格式。

洞察力引擎的出现是技术市场对这些需求的回应之一。洞察力引擎是一种基于人工智能的搜索引擎，它部署了自然语言处理技术，为搜索添加上下文。

正如Gartner在他们的2021魔法象限洞察引擎， insight引擎的核心能力和特点是:

这不再是专门或主要针对IT专业人员的一组功能。

在2025年数据驱动型企业，麦肯锡预测，到2025年，“由连接设备组成的庞大网络将收集和传输数据和见解，而且往往是实时的。为终端用户生成、处理、分析和可视化数据的方式将发生巨大转变。”

向业务分析领域转型的一个关键是转向基于云的架构和环境。在他的课堂上，Jobi带领我们的学生探索了如何使用一个主要的云提供商Microsoft Azure来获取、存储、准备和使用结构化和非结构化医疗保健数据，以提供认知分析引擎，所有这些都在无缝管道中进行。该项目增进了对美国健康的社会决定因素的理解

虽然SQL等熟悉的工具仍然存在，但简单的数据库越来越多地让位于更健壮的数据仓库、数据湖和其他适合高效存储、访问、处理和验证各种类型的大量数据的数据体系结构。

这个领域的主要技术挑战在于数据工程师;然而，参与现代分析工作的每个人都能从了解这些现代数据环境的工作方式中受益。事实上，我们的一些MBA学生把Jobi的课程作为他们专业领域的一部分，特别喜欢获得这些新的视角。

克里斯·穆里根的作者曲棍球棒之外的策略在麦肯锡的另一篇文章中，他与同事们一起分享了关于高级商业分析可以促成的战略成果的见解，strategy analytics的革命．作者引用的结果包括:

正如作者所指出的，“每一个应用程序都可以使商业领袖对竞争领域的观点更加敏锐，以及他们如何定位自己以赢得胜利。但这需要在战略过程中把高级分析放在首要和中心位置。”

正如我们在项目8年的运行过程中一直宣扬的那样，任何数据科学工作的基本焦点都没有改变:为客户创造价值。然而，这样做的方法正在演变成一门全新的学科。我希望这对你来说和我们一样令人兴奋!

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